Grok در برابر Llama

یک مدل بسته و تازه در برابر یک خانواده باز و قدیمی‌تر

مقایسه Grok با Llama در سال 2026 یعنی مقایسه دو دنیای کاملاً متفاوت. Grok یک دستیار بسته است که xAI به‌طور فعال توسعه می‌دهد و جدیدترین پرچم‌دار آن، Grok 4.7، در سپتامبر 2026 عرضه شده است. Llama خانواده‌ای از مدل‌های وزن‌باز متعلق به Meta است؛ آخرین نسل آن، یعنی Llama 4 Scout و Llama 4 Maverick، در آوریل 2025 منتشر شد و چون هر کسی می‌تواند آن را دانلود و اجرا کند، همچنان کاربرد گسترده‌ای دارد. مدل‌های دستیار جدیدتر Meta با نامی متفاوت یعنی Muse عرضه می‌شوند و جزو مدل‌های Llama نیستند.

سایت Grok.Online یک پلتفرم مستقل است که فقط مدل‌های Grok را اجرا می‌کند؛ Llama در چت ما ارائه نمی‌شود.

جدول مقایسه

قیمت‌های رسمی OpenRouter، اکتبر 2026. قیمت‌های Llama بین ارائه‌دهندگان مختلف میزبانی متفاوت است.

اهمیت تفاوت زمانی

مدل Llama 4 حدود ۱۸ ماه از Grok 4.7 قدیمی‌تر است، و در دنیای هوش مصنوعی این مدت زمان بسیار طولانی است. داده‌های آموزشی Grok 4.7 تا مه 2026 را پوشش می‌دهند، بنابراین از رویدادها، نسخه‌های نرم‌افزاری و پژوهش‌های بسیار جدیدتر مطلع است. اگر برای استدلال‌های پیچیده، کارهای طولانی مبتنی بر Agent یا کدنویسی سخت به قدرتمندترین دستیار ممکن نیاز دارید، پرچم‌دار فعلی مانند Grok 4.7 انتخاب به‌مراتب بهتری است. ما به امتیازات بنچمارک استناد نمی‌کنیم چون معیارهای خود سازندگان چیزهای متفاوتی را می‌سنجند، اما تفاوت بین یک مدل باز سال 2025 و یک پرچم‌دار اواخر 2026 معمولاً در کارهای سنگین کاملاً محسوس است.

متن‌باز بودن و کنترل

مزیت بزرگ Llama این است که مالکیت آن در اختیار شماست. وزن‌های Scout و Maverick را می‌توانید دانلود کنید، روی سخت‌افزار یا سرور ابری خود اجرا نمایید، با داده‌های اختصاصی‌تان فاین‌تیون کنید و در محصولات مختلف به کار بگیرید—البته تا زمانی که از مجوز جامعه کاربری Meta پیروی کنید که شرایط خاصی برای شرکت‌های بسیار بزرگ دارد. مدل Scout با مجموع ۱۰۹ میلیارد پارامتر، گزینه سبک‌تر این دو است. از آنجا که ارائه‌دهندگان متعددی Llama را میزبانی می‌کنند، هزینه هر توکن بسیار پایین است.

با Grok، شما وابسته به xAI یا فروشندگانی مثل OpenRouter هستید. xAI وزن‌ها را تنها برای مدل‌های قدیمی منتشر کرده است: Grok-1 در 2024 تحت مجوز Apache 2.0 و Grok 2.5 در 2025 تحت مجوز اختصاصی خودش. این موارد برای پژوهش جذابند، اما فاصله زیادی با Grok امروزی دارند.

استفاده در کارهای روزمره

بیشتر کاربران با Grok در وب‌سایت grok.com، اپلیکیشن‌های Grok، در X یا در سایتی مانند سایت ما روبه‌رو می‌شوند. اپلیکیشن‌های رسمی آن جستجو در وب و X، قابلیت صوتی و Grok Imagine را برای عکس و ویدیو ارائه می‌دهند. در مقابل، Llama خانه واحدی ندارد: درون اپ‌ها و ابزارهای دیگران، روی سرویس‌های ابری و کامپیوترهای شخصی افراد علاقه‌مند اجرا می‌شود؛ بنابراین تجربه شما به کسی که آن را میزبانی می‌کند بستگی دارد.

دستیار اختصاصی Meta، یعنی Meta AI، به مدل‌های جدیدتر Muse مهاجرت کرده است؛ به همین دلیل Llama امروزه بیشتر مدلی برای توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان به فناوری است تا یک محصول مصرفی عمومی.

هزینه‌ها

برای کارهای حجیم از طریق API، مدل Llama بسیار ارزان‌تر است: Scout به‌ازای هر میلیون توکن ورودی ۰.۱۰ دلار هزینه دارد، در مقایسه با ۱.۲۵ دلار برای Grok 4.20 که ارزان‌ترین مدل Grok در چت ماست. اگر کار شما ساده است—مثل دسته‌بندی متن یا استخراج داده—این اختلاف هزینه خیلی زود چشمگیر می‌شود. اما برای کارهای پیچیده‌تر، مدلی قدرتمندتر که کار را همان بار اول درست انجام دهد می‌تواند در مجموع ارزان‌تر تمام شود. اجرای Llama روی سرورهای شخصی محاسبات مالی را تغییر می‌دهد: هزینه‌ای بابت هر توکن پرداخت نمی‌کنید، اما هزینه پردازنده‌های گرافیکی (GPU)، برق و نیروی انسانی نگهداری سیستم را می‌پردازید؛ چیزی که فقط در حجم کاری بالا و مداوم یا هنگام ضرورت نگهداری داده‌ها در داخل سازمان توجیه دارد. در سایت ما، امکان تست رایگان هر سه مدل Grok با ۳۰ پیام در روز فراهم است.

انتخاب بین Scout یا Maverick؟

اگر انتخابتان Llama باشد، باید از بین دو مدل Llama 4 یکی را برگزینید. هر دو مدل برای هر توکن ۱۷ میلیارد پارامتر را فعال می‌کنند و قادر به تحلیل تصویر هستند، بنابراین نسبت به کیفیت‌شان سرعت خوبی دارند.

• Llama 4 Scout از ۱۶ متخصص (Expert) و در مجموع ۱۰۹ میلیارد پارامتر استفاده می‌کند. این مدل سبک‌تر است، میزبانی آن راحت‌تر بوده و روی OpenRouter پنجره بافت بزرگ‌تری در حدود ۱.۳ میلیون توکن دارد.
• Llama 4 Maverick از ۱۲۸ متخصص استفاده می‌کند که آن را در کل بسیار بزرگ‌تر و معمولاً قدرتمندتر می‌سازد و پنجره بافت آن در OpenRouter حدود ۵۲۴,۰۰۰ توکن است.

میزبانی مستقل هرکدام از این دو هنوز به پردازنده‌های گرافیکی دیتاسنتری نیاز دارد، نه یک کامپیوتر خانگی معمولی. کسانی که به دنبال مدل روی لپ‌تاپ شخصی هستند معمولاً سراغ مدل‌های باز بسیار کوچک‌تر می‌روند. اگر هدف اصلی شما دسترسی به یک دستیار توانمند برای گفتگوست، استفاده از یک مدل میزبانی‌شده مسیر ساده‌تری است و می‌توانید ظرف چند ثانیه Grok 4.20 را در چت ما امتحان کنید.

Grok را انتخاب کنید اگر…

• به دنبال یک مدل پرچم‌دار به‌روز با دانشی تا سال 2026 هستید؛
• کارتان شامل استدلال‌های دشوار، کدنویسی یا تسک‌های طولانی است؛
• سرویس آماده و مدیریت‌شده را به زحمت راه‌اندازی مدل ترجیح می‌دهید؛
• می‌خواهید فوراً آن را امتحان کنید: با Grok 4.7 به‌صورت رایگان گفتگو کنید.

Llama را انتخاب کنید اگر…

• نیاز دارید مدل را روی سخت‌افزار شخصی یا سرور ابری اختصاصی خود اجرا کنید؛
• می‌خواهید مدل را بر اساس داده‌های اختصاصی‌تان فاین‌تیون کنید؛
• هزینه بسیار پایین به‌ازای هر توکن برایتان از نهایتِ کیفیت اهمیت بیشتری دارد؛
• پروژه‌تان به دلایل حقوقی، حریم خصوصی یا پژوهشی به وزن‌های باز نیاز دارد.

می‌خواهید مدل‌های باز را در ابعاد گسترده‌تری مقایسه کنید؟ صفحه مقایسه Grok در برابر DeepSeek را بررسی کنید، یا درباره تاریخچه Grok و نسخه‌های باز آن بخوانید.

پرسش‌های متداول

آیا Llama بهتر از Grok است؟

برای اجرای مستقل مدل، Llama به خاطر باز بودن وزن‌هایش انتخابی کاربردی است. اما برای دریافت بهترین پاسخ‌های روز، مدلی مدرن مانند Grok 4.7 عملکرد قوی‌تری دارد.

آیا مدلی جدیدتر از Llama 4 وجود دارد؟

تا اکتبر 2026، مدلی با برند Llama عرضه نشده است. مدل‌های جدیدتر Meta با نام Muse شناخته می‌شوند.

آیا Grok مثل Llama متن‌باز است؟

تنها تا حدی. وزن‌های Grok-1 و Grok 2.5 عمومی هستند، اما مدل‌های کنونی Grok عمومی نیستند.

آیا می‌توانم از Llama در Grok.Online استفاده کنم؟

خیر. تمامی مدل‌های چت ما از سوی xAI ارائه می‌شوند و Llama از Meta در میان آن‌ها نیست.